教育机器人十年演进：从课堂新奇到系统基础设施的变革之路

回溯至十年前，教育机器人仅仅是课堂中令人好奇的“新鲜事物”；如今，它已演进为驱动教育体系变革的关键要素。

从编程课程、STEM实验室到职业培训与特殊教育领域，机器人正从一种教学辅助工具，转型为支撑教育体系的基础设施。

今年，《Nature Humanities & Social Sciences Communications》发表的一项文献计量研究，为这一演进提供了宏观视角。研究团队基于2015年至2024年间的1120篇SSCI论文，绘制了全球教育机器人研究的学术图景，梳理了十年间的研究趋势、合作网络与关键词演化，并首次系统性地揭示了其与联合国可持续发展目标（SDGs）之间的紧密联系。

从研究结果来看，教育机器人已经超越了“技术辅助教学”的狭义范畴，成为推动优质教育、健康福祉、产业创新与社会公平的重要力量。它不仅在改变课堂教学模式，更在重塑教育的结构与目标。

技术驱动的十年：教育机器人步入系统融合期

回顾2015年，教育机器人尚处于萌芽阶段。那时，机器人主要作为“教学辅助器具”被引入编程与数学课堂，扮演着“让抽象知识可视化与动态化”的角色。全球范围内仅有13篇学术论文聚焦这一领域，研究重点集中在儿童注意力培养、动手能力训练与基础逻辑思维开发。

然而，仅仅三年后，局面发生了快速转变。2018年成为一个关键转折点——当年，教育机器人相关文献数量跃升至64篇，引用量增长了近十倍。背后的驱动力包括STEM教育政策的广泛推行、硬件成本下降，以及人工智能与语音识别技术的日益成熟。机器人不再仅仅是“可编程的玩具”，而是成为了走进课堂的“学习伙伴”。

此后，教育机器人迎来了真正的爆发式增长期。2019年至2021年，全球相关研究数量增长至225篇，总引用量超过3500次。研究主题也从“机器人能否帮助学生学习”转向“如何实现人机协同教学”、“如何有效激发学生的计算思维”。一些国家开始将机器人教育纳入国家教育改革战略——美国将其作为STEM课程的核心支撑部分，中国多个省市建设了机器人实验学校，欧洲则着手制定“教育机器人伦理框架”。

2022年之后，教育机器人进入了“系统化融入期”。人工智能、增强现实、情绪识别等技术的整合，使得机器人不再是单一设备，而是“人机协同教学系统”的重要组成部分。机器人能够识别学生的学习状态与情绪反应，并实时调整教学节奏；教师也借助机器人收集的课堂数据，反向优化教学设计。教育机器人正从“课堂中的装置”转变为“教育的基础设施”。

学术研究的关注点也同步转移：从“技术可行性”转向“公平性与可持续性”。如何在不同地区普及低成本的机器人教学方案、如何培训教师掌握机器人教学能力、如何评估技术介入后的学习质量——这些新议题让教育机器人成为教育治理体系中的关键一环。

这十年间的演化，实质上映射了教育技术的整体变迁轨迹——从工具化应用走向系统化整合，从经验式探索迈向数据驱动决策，从教学方法的创新扩展到教育结构的再造。

关键词演化：从“编程”到“人机共生”

在学术研究层面，这十年是教育机器人研究的“全球共振期”。美国、中国、英国形成了三足鼎立的主导格局，其中中国的增长势头最为迅猛。香港教育大学、台湾师范大学、北京师范大学等机构已成为亚洲地区的研究重镇。论文作者网络也呈现出显著的跨国协作趋势，这表明机器人教育已成为全球教育科技领域的重要议题。

研究平台的分布进一步印证了该领域的跨学科特性。《Computers & Education》《Education and Information Technologies》《International Journal of Social Robotics》等期刊构成了知识传播的核心枢纽，它们的共同特征是融合了“教育+技术+社会”三重维度。这种跨学科融合，正是教育机器人研究得以快速成熟的关键因素。

与此同时，关键词的演化清晰地勾勒出研究重心的迁移路径。

在2015至2017年，关键词集中于“robotics”、“programming”、“experiment”，焦点在于课堂实验与动手实践；

2018至2020年，出现了“computational thinking”、“STEM”、“collaborative learning”等词汇，机器人成为培养跨学科能力的重要媒介；

而2021至2024年，“AI”、“emotion”、“human-robot interaction”、“adaptive learning”开始占据主导地位，研究进入人机共生与智能化学习的新阶段。

这种变化反映出教育机器人的角色转变——从“操作工具”演进为“认知伙伴”。在新的研究语境下，机器人不仅执行预设任务，更深度参与教学互动，成为学习情境、情感支持与认知发展的共同参与者。学术界的研究方法也从个案研究转向系统综述与元分析，标志着这一领域正从“探索性实验”阶段走向“体系化评估”阶段。

值得注意的是，关键词演化背后还折射出教育理念的升级。教育机器人不再仅仅服务于“知识传授”，而是致力于帮助学生发展计算思维、协作能力与情绪认知，塑造一种“在实践中学习”的文化。它让教育重新找回“动手操作、团队合作、创新创造”的核心价值，而非仅仅进行信息传递。

这种人机协同的学习方式，也正在反过来重塑教师的角色。教师不再是知识的唯一权威来源，而是与机器人共同设计学习过程、共同评估学习效果的引导者与协作者。未来的课堂，或许将不再以教师或机器人为中心，而是以“学习关系网络”为中心。

教育机器人：连接技术与社会可持续发展的第三条曲线

教育机器人的深层价值，在于其与社会可持续发展目标产生了同频共振。

研究显示，在1120篇论文中，超过一半（588篇）直接对应于联合国可持续发展目标4——“确保包容和公平的优质教育”。

机器人通过互动化、实践化的方式重构学习过程，使抽象知识变得可体验、可操作，显著提升了学生的参与度与理解深度。

同时，教育机器人也正跨入健康、就业与产业创新等多个领域。在SDG 3“良好健康与福祉”目标下，社交机器人被广泛应用于自闭症儿童的社交技能训练、康复陪伴与心理支持。研究表明，其标准化的互动流程能显著提升儿童的情绪表达与沟通能力，成为特殊教育中可复制推广的有效方案。

在SDG 8“体面工作和经济增长”以及SDG 9“产业、创新和基础设施”目标中，机器人教育有力推动了职业教育的转型。职业院校通过“工业机器人实训平台”模拟真实的自动化生产线，让学生在近似工业现场的环境中完成操作与维护训练。这类课程不仅提升了学生的就业竞争力，也为智能制造领域培养了急需的技能型人才。数据显示，接受过系统机器人课程培训的职业院校学生，其就业率平均高出15%，平均起薪高出20%。

此外，研究还揭示了教育机器人对促进教育公平与培养可持续意识的潜在影响。

在SDG 10“减少不平等”方面，中国、韩国等国尝试通过“云端机器人课堂”让乡村学生远程共享城市的优质教师资源；而在SDG 12“负责任消费和生产”方面，部分学校将环保理念融入机器人课程——学生利用废旧材料制作机器人模型，在动手创造的过程中深刻理解“循环利用”的意义。

因此，教育机器人被视为连接教育创新与社会发展目标的桥梁。它不仅在提升教学效能，更在塑造新的教育伦理与社会认知——让教育体系变得更加公平、开放，并更具回应现实世界挑战的能力。

走向智能教育：当“人机协作”成为教学新常态

随着教育机器人从课堂应用走向系统层面整合，一个新的根本性问题浮现：

当机器人成为教育的基础设施，教育本身应如何重新定义？

未来的研究方向已经逐渐清晰。

其一是“个性化与人格化”。人工智能算法使得机器人能够根据学生的学习数据识别其认知路径，甚至感知情绪波动，从而在教学互动中作出更具“人文关怀”的响应；

其二是“教师协同深化”。机器人不再被视为教师的替代品，而是成为教师的“数据智能助手”与“教学协作伙伴”；

其三是“伦理与公平考量”。当机器人更深度地融入各类教育场景，如何确保算法决策的公正性、保护学生隐私、避免技术垄断与数字鸿沟，将成为教育政策与治理面临的新挑战。

从技术视角看，教育机器人正进入精细化深耕阶段：AI驱动的个性化学习路径、AR/VR融合的沉浸式互动将成为主流发展方向；从应用场景看，它将进一步扩展至老年教育、终身学习等更广阔领域；而在教育理念层面，它将继续承担连接“教育改革”与“社会价值创造”的关键角色。

结语：教育机器人迈入“全球价值创造期”

过去十年，教育机器人已经完成了“技术可行性”与“教学有效性”的初步证明：它能够被广泛应用于教学，并能显著改善学习体验。接下来的十年，将是它“走向教育必要性”的关键阶段。教育机器人不再仅仅是课堂上的实验性工具，而正在成为教育系统能否适应并引领智能时代的关键变量。

从教学应用到系统整合，从局部创新到社会协同，教育机器人正在进入一个新的周期——全球价值创造期。其竞争焦点，正逐渐从技术性能的比拼，转向教育理念与系统生态的构建：谁能让人工智能真正服务于每一位学习者的全面发展，谁就能重新定义未来教育的形态。

它的核心意义，从来不在于替代教师，而在于赋能教育，使其更具反馈性、结构性与适应性。机器人促使教学、管理与学习之间的关系被重新组织，使整个教育系统具备自我调节、持续优化与进化的能力。

在这个意义上，教育机器人不仅代表着一项前沿技术，更是一种推动教育结构性变革的力量。

它推动教育从依赖经验走向数据智能，从局部创新走向整体系统演进，也让教育的公共价值与社会使命被重新激活与放大。未来十年，教育的竞争或许不在于技术本身的优劣，而在于谁能以更成熟、更包容、更可持续的方式，与智能技术共同塑造以人为本的教育未来。

教育机器人十年：趋势和可持续发展目标贡献：

https://www.nature.com/articles/s41599-025-05663-5